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一种面向铁路文本分类的字符级特征提取方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.60 MB | 2021-04-08

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　　铁路文本分类对于我国铁路事业的发展具有重要的实用意义。现有的中文文本特征提取方法依赖于事先对文本的分词处理，然而面向铁路文本数据进行分词的准确率不髙，导致铁路文本的特征提取存在语乂理解不充分、特征获取不全面等局限性。针对以上问题，提出了一种字符级特征提取方法CLW2（ Character level-word2Ⅴec），有效地解决了铁路文本中专业词汇丰富且复杂度高所导致的问题。与基于词汇特征的TF-IDF和Word2Vec方法相比，基于宇符特征的CLw2Ⅴ方法能够提取更为精细的文本特征，解决了传统方法依赖事先分词而导致的特征提取效釆不佳的问题。在铁路安监发牌数据集上进行的实验验证表明，面向铁路文本分类的CLW2Ⅴ特征提取方法优于传统的依赖分词的TF-IF和 Word2vec方法。

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